Jetson / エッジAIでの開発
NVIDIA Jetsonは、GPUを搭載しAI推論を高速に実行できる組み込みボードです。カメラ映像をその場で解析し、物体検出・画像分類・異常検知などをクラウドに送らずローカルで完結できます。神戸ソフトは画像解析の知見とエッジ実装力を組み合わせ、現場で動くエッジAIシステムを開発します。
Jetson / エッジAIとは / 概要
NVIDIA Jetson（Orin Nano / Orin NX / AGX Orin等）は、組み込み機器向けにGPUを搭載したエッジAIプラットフォームです。ディープラーニングの推論を低消費電力・小型筐体で実行できるため、ネットワークが不安定な現場やリアルタイム性・プライバシーが重視される用途で、クラウドに頼らないAI処理を実現できます。
神戸ソフトは、画像解析ソフト開発で培ったAIの知見を、Jetson上のエッジ実装に展開します。学習済みモデルのTensorRTによる最適化、カメラ入力からの低遅延な推論パイプライン構築、検出結果に応じた制御・通知・記録まで、実用システムとして組み上げます。検出結果をクラウドへ集約し、ダッシュボードでの可視化やモデルの再学習・更新まで対応します。
カメラ映像
CSI / USB / GigE
Jetson 推論
検出・分類・判定
制御・通知・記録
その場でアクション
クラウド
集約・可視化・再学習
こんなご相談が多いテーマです
- カメラで撮った映像をその場でAI判定したい（検査・検知・カウント）
- ネットワークが不安定/使えない現場でAIを動かしたい
- 映像をクラウドに送れない（プライバシー・帯域）が、AI処理は必要
- リアルタイムに物体検出・追跡を行う装置を作りたい
神戸ソフトの対応領域
Jetson / エッジAIを使った開発で、私たちがご提供できることです。
エッジAI推論の実装
学習済みのディープラーニングモデルをJetson上で動かし、物体検出・画像分類・セグメンテーション・異常検知などをローカルで実行します。TensorRTによる最適化で、限られた電力でも実用的な推論速度を引き出します。
低遅延な映像パイプライン
カメラ入力（CSI/USB/GigE）から前処理・推論・後処理までを、GStreamer等を用いて低遅延なパイプラインとして構築します。リアルタイム性が必要な検査・追跡用途に対応します。
画像解析の知見
画像解析ソフト開発で培った、データ収集・アノテーション・モデル選定・精度評価のノウハウを活かします。「現場で本当に使える精度」を実現するための地道な作り込みを行います。
モデルの最適化・軽量化
量子化・プルーニング・モデル選定により、精度を保ちながら推論を高速化・省電力化します。Jetsonの性能枠に収まるよう、現実的なバランスを設計します。
検出結果に応じた制御・連携
推論結果をトリガーに、機器の制御・アラート通知・記録・ライン停止などのアクションを実装します。「判定するだけ」で終わらせず、業務に組み込めるシステムにします。
クラウド連携・継続改善
検出結果や一部の画像をクラウドに集約し、ダッシュボードでの可視化、モデルの再学習・更新（OTA）による継続的な精度改善の仕組みまで構築します。
画像AI担当
神戸ソフト
担当者の視点
“ AIは「どのくらいの精度が出るのか」が一番の不安どころ。だからこそ本開発の前に必ず実データで検証し、現実的な精度を先にお見せします。期待と現実のギャップを早めに把握できるよう進めます。
想定アプリ・ご依頼例
Jetson / エッジAIでよく作られる、代表的なアプリケーション・依頼の例です。
外観検査・良否判定
ラインを流れる製品をカメラで撮影し、その場でAIが傷・欠陥・異物を判定する検査装置。
人・車・物体のカウント/検知
通行量・在席・滞留・進入検知などをリアルタイムに行う監視・計測システム。
動作・行動の解析
作業動作の解析、危険行動の検知、姿勢推定など、映像から行動を読み取るシステム。
クラウドに送れない映像のAI処理
プライバシーや帯域の制約で映像を外部に出せない現場で、ローカル完結のAI処理を実現。
開発の流れ
課題・精度要件の整理
「何を・どの精度で判定したいか」を整理します。対象物・撮影条件・許容できる誤検出率・処理速度の要件を確認し、エッジAIで実現可能かを見極めます。
PoC（精度検証）
サンプルデータでモデルを検証し、Jetson実機での推論速度と精度を確認します。データ収集・アノテーションの計画もこの段階で立て、成立性を見極めてから本開発に進みます。
システム開発
映像パイプライン・推論・結果に応じた制御/通知/記録を実装し、実機・実環境でテストします。現場の照明・設置条件での精度を作り込みます。
運用・継続改善
クラウド連携・可視化を構築し、運用しながらデータを蓄積してモデルを改善する仕組みを整えます。OTAによるモデル更新にも対応します。
料金の目安
規模に応じて段階的に進められます。まずは小さく検証してから本格開発へ、というご相談が多いです。
PoC・精度検証
150万円〜
- サンプルデータでのモデル検証
- Jetson実機での推論検証
- 精度・速度の評価レポート
- データ収集計画の策定
エッジAIシステム開発
400万円〜
- 映像パイプライン構築
- 推論 + 制御 / 通知 / 記録
- 現場条件での精度作り込み
- 実機フィールドテスト
システム一式
600万円〜
- デバイス + クラウド + 可視化
- モデル再学習・OTA更新
- 複数台展開対応
- 継続的な精度改善運用
※ 価格はすべて税別・目安です。要件により変動します。詳しくはお問い合わせください。
よくある質問
Q. Raspberry Piでは画像AIは難しいですか？
軽量なモデルや低フレームレートの処理であればRaspberry Piでも可能です。しかし、高精度な物体検出やリアルタイム（高フレームレート）の推論、複数カメラの同時処理などGPUの能力が必要な場合はJetsonが適しています。要件の精度・速度を伺い、Raspberry PiとJetsonのどちらが妥当かをご提案します。
Q. AIモデルは用意してもらえますか？
はい。既存の学習済みモデルの活用から、お客様のデータを使ったカスタムモデルの構築まで対応します。データ収集・アノテーション・学習・評価の一連の流れをご支援します。画像解析ソフト開発のサービスとも連携して、精度を作り込みます。
Q. どのくらいの精度が出せますか？
対象物・撮影条件・学習データの質と量に大きく依存するため、一概には言えません。だからこそ、本開発の前にPoC（精度検証）を行い、実データで達成できる精度を実測してからお見せします。期待値と現実のギャップを早期に把握し、投資判断ができるよう進めます。
Q. クラウドのAIサービスと比べてどうですか？
クラウドAIは手軽ですが、映像を外部に送る必要があり、通信・遅延・プライバシー・ランニングコストの課題があります。エッジAI（Jetson）は、ローカルで完結するため低遅延・オフライン動作・データ秘匿性に優れます。一方で初期の開発・最適化の手間はかかります。用途に応じて、エッジとクラウドの最適な役割分担をご提案します。